NVIDIA: O que separa aceleradores de IA e as GPU comuns?

A NVIDIA revolucionou o setor de inteligência artificial (IA) ao separar sua GPU gamer dos novos aceleradores em centros de dados globais. A mudança ocorreu para otimizar o treinamento de modelos massivos, removendo componentes de vídeo para focar em cálculos puros.

Essa estratégia garante mais velocidade e eficiência energética, permitindo que a empresa lidere a corrida tecnológica ao oferecer um hardware que processa dados de forma muito superior às CPUs tradicionais.

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O DNA das placas de vídeo e suas limitações

Historicamente, uma placa gráfica comum foi projetada para ser uma solução visual. Seu objetivo primordial é desenhar quadros rapidamente, manipular texturas e garantir que os jogos rodem com fluidez. A matemática paralela necessária para esses gráficos acabou se mostrando útil para cálculos numéricos pesados. Por muito tempo, usar placas de vídeo de alto desempenho foi o suficiente para impulsionar novas ideias, mas as limitações físicas de hardware logo apareceram conforme os modelos cresceram.

O grande problema é que uma placa voltada ao consumidor ainda carrega muita lógica de hardware dedicada exclusivamente aos gráficos. O layout de sua memória é ajustado para enviar pixels para uma tela, e não para movimentar blocos massivos de números sem interrupção. Quando a carga de dados cresce, a sobrecarga de comunicação entre elas começa a arrastar o desempenho para baixo. É nesse cenário que a NVIDIA conclui investimento para salvar a Intel com 5 bilhões visando manter a estabilidade do setor.

A arquitetura do H100 e o foco em desempenho bruto

Para resolver esse gargalo, a empresa passou a construir aceleradores focados apenas em tarefas de computação. Esses dispositivos removem a bagagem de manipulação de tela e aumentam drasticamente a largura de banda da memória. Eles são projetados para que vários chips cooperem entre si sem que um fique no caminho do outro. O apetite por inovação é tão grande que a NVIDIA investe US 20 bilhões por tecnologias da startup Groq para garantir que seus chips continuem sendo os mais eficientes do mundo.

Característica	GPU Gamer (GeForce RTX)	Acelerador de IA (H100)
Foco Principal	Gráficos, FPS e Texturas	Cálculos Matemáticos e Tensores
Memória	Otimizada para Pixels/Latência	Alta Largura de Banda (HBM)
Escalabilidade	Uso Individual ou SLI Limitado	Conecta Racks como um só Chip
Precisão	Foco em FP32 para Visual	Otimizado para FP8 e Eficiência

O acelerador H100 se diferencia por usar sistemas de memória de alta largura de banda, que empurram dados pelo chip muito mais rápido do que as memórias de placas de jogos. Além disso, ele lida com formatos matemáticos como o FP8, que permite compactar mais trabalho em cada ciclo sem perder a precisão necessária. Isso oferece aos engenheiros a flexibilidade de escolher entre velocidade bruta ou precisão refinada, dependendo da demanda do projeto, garantindo que o hardware nunca seja um obstáculo para a inovação.

A verdadeira vantagem desses aceleradores aparece no trabalho em equipe. Os conectores que interligam as unidades são tão velozes que racks inteiros de placas podem se comportar como um único processador gigante. Quando um trabalho é grande demais para uma única máquina terminar em tempo útil, essa capacidade de escala limpa torna-se mais crucial do que o poder individual de cada placa. Essa integração economiza milhões em recursos operacionais e evita desperdícios de eletricidade em grandes laboratórios de pesquisa.

Quando migrar do hardware doméstico para os aceleradores

Embora os aceleradores sejam potentes, as placas GeForce RTX continuam sendo a melhor porta de entrada para quem quer aprender o básico em casa. Elas permitem rodar modelos como o Stable Diffusion ou fazer ajustes finos em projetos pessoais sem gastar fortunas. A escolha entre uma placa comum e um acelerador depende da realidade do usuário: se o projeto é pessoal, a placa de vídeo gamer resolve. Se o objetivo é uma produção comercial ininterrupta, o hardware especializado torna-se uma necessidade obrigatória.

Atualmente, o termo acelerador descreve chips ainda mais específicos, como NPUs e TPUs. Enquanto as placas da empresa são versáteis como picapes, que carregam carga e têm velocidade, os aceleradores dedicados são como carretas de dezoito rodas: podem não ter o mesmo foco em agilidade visual, mas movem volumes massivos de dados com uma eficiência energética e consistência que o hardware doméstico simplesmente não consegue replicar, definindo o novo padrão de infraestrutura para a era digital.

Fonte: BGR